编者按：本文为专栏作者授权创业邦发表，版权归原作者所有。
中国的工业互联网行业，一定会有百亿美金乃至千亿美金公司诞生。
2012年7月，我写过一篇文章「富士康向西」，描述了这样的工厂作业环境：
胡萍的工作是把数据线放进包装盒里，5秒内完成一次动作，每天重复5000次，一共做2.5万秒，约7个小时。工人每工作两小时，就能休息10分钟。这一切都是经过精密计算的。在足球场那般大的车间里，十二条生产线以刻板的速度移动，端坐于流水线旁的工人们，日复一日地重复着拿起、放下、拿起、放下的机械单调的动作。
李志刚，公众号：新经济100人《富士康向西》
同样在2012年，美国通用电气公司GE首次提出了「工业互联网」的概念。
近年来，工业互联网热度不断升高，烯牛数据显示，2018年和2019年，我国工业互联网产业经济增加值规模分别为1.42万亿元、2.13万亿元，预计2020年，我国工业互联网产业经济规模将达3.1万亿元。
国家支持政策频出，创业企业崭露头角。在政策与市场的双重驱动下，产业步入快车道，崛起势头初显，这种传统的工厂作业方式，也终将随着工业互联网的崛起而成为历史。
1、崛起：技术的成熟，市场的驱动
深追工业互联网行业崛起背后的驱动因素，我认为主要有四点：
第一点，移动互联网技术和芯片技术的成熟。
PC时代，受限于设备位置和网络覆盖，工业互联网难以全面开展。移动互联网技术的普及，给了工厂一个全面网络化的场景，物联网的发展，使设备运转的实时状况得以获取。芯片+移动互联网形成的技术基础设施，是工业场景下数据的获取、监测、传输、分析的前提条件。
第二点，供给端产能开始过剩。
2011年，我在温州待过两个月，重点考察工业企业。当时大多数企业都会做出口贸易，引进一套机械设备，接到外贸订单后，组织原材料和工人，通过工业化流水线生产，再批发出去，这就是绝大多数工业企业的生产流程。
80至90年代，我国工业还是卖方市场，工厂生产什么，消费者就买什么。90年代末期到2000年，中国工业经历了蓬勃发展和激烈竞争后，各种家电、服装、设备基本上都呈现出供大于求的市场关系，订单逐渐开始不稳定。
对内产能过剩，对外销路不畅。近10年来，中国的工业品出口增速相比20年前高歌猛进时期也出现下滑。
供给端过剩，导致粗放式的工业生产方式向精细化的工业生产方式转变。由过去的卖方市场，走向买方市场，由过去大批量的工业化生产模式，走向未来规模小反应快的订单模式。这个转变的历程，离不开工业互联网化的升级。
第三点，需求端消费习惯出现改变。
2010年前，60后、70后、甚至80后，都愿意接受品牌。即便满大街都是耐克，所有人都穿同款，大家也不会介意，反而觉得是一种潮流。
但是90、95后是更加个性化，更加自我，更加私密化的一代人。他们不喜欢满大街都是耐克，甚至希望拥有天下独一无二的服装和商品。他们追求个性化，又看重性价比，这事实上是反工业化的，因此对上游的生产方、品牌方也提出了更高的要求。
无论to B还是to C，这种消费习惯的改变，都倒逼上游工厂向小规模、快速反应的生产过渡。而快速反应的工厂，在处理订单、设计、生产流程等一系列工作的过程中，需要通过互联网化来进行升级。
第四点，人口结构和特征发生变化。
2010年以前，珠三角、长三角的工厂招聘都是简单粗暴的，贴一个广告，第二天会有一大群人在门口排队。但是2010年后，中国人口红利逐渐结束，劳动开始短缺，2017年劳动力年龄人口总共减少了578万。
与此同时，90后、95后、00后开始步入社会，他们崇尚自由，不喜欢受到拘束和管制。文章开篇提到的胡萍的工作，如今的年轻人不愿意再干了。
劳动力减少的同时，新一代劳动力的特征在发生变化。这人口层面上的双重利空因素，也会倒逼工厂寻求机械代替人工的解决方案，进行自动化、智能化的升级和变革。
这四个驱动因素，是工业互联网必然崛起大的背景。
然而，崛起的进程也一定会伴随着来自不同方面的阻碍。其中最大的障碍，就是传统工厂老板的观念。
习惯了粗放式经营的传统工厂老板，对于设备、人工、订单的精细化管理概念薄弱，如果不及时地适应变化、更新观念，可能会出现行业的洗牌，一批智能化新工厂将会诞生。
从概念提出至今，整个工业互联网行业的变革已经在悄然发生着，要说什么时候能够全面爆发，我认为，越是这些传统工厂老板运营艰难的时候，越接近这个行业爆发的临界点。
2、机遇：降本增效，定制化生产
哪里有痛点，哪里就有机遇。
当下在生产端，传统工厂最痛的痛点就是没有订单或者订单不规律的问题。
订单的不规律，导致了人工效率的急速下滑。卖方市场时代，大订单接连不断，工厂可以储备一万个工人随时生产。但是近年来，订单从过去的规模化向小规模定制化变革，每笔订单可能只需要1000人生产，但为了保证偶尔的大订单产能，另外的9000人也不能砍掉，人员冗余问题日渐凸显。
不仅是人工，宏观环境的变动对生产端的影响也体现在工业设备的利用率上。过去的粗放式经营时代，工业设备的效率极其低下，设备利用率30%是常态。然而，80%以上设备的运转率，才应当是工厂运行的最佳状态。
人工效率、设备利用率的亟待提升，倒逼着习惯了粗放式经营的工厂老板们，对订单、人工、设备进行全面的信息化、智能化升级和协同管理，这是工业互联网在生产端的机会。
针对生产端的作业流程，瞄准工业企业生产流程信息化的企业应运而生。他们通过监控设备运行状况、优化作业流程、促进产业链协同，来帮助企业「降本增效」。
这类企业通常分为通用型平台和垂直型平台，对于初创企业来说，两种模式各有利弊，如何选择并不矛盾。如果企业持续发展，垂直平台一定会切入周边的品类，通用平台也会在擅长的领域不断深耕。
未来降本增效类工业互联网行业的终局，可能是细分赛道形成相互交叉又无法兼并的小巨头。
目前来讲，这部分市场空间还不到1000亿。服务商从数据服务费切入，通过对设备、工业流程等数据的收集、处理、分析，帮助工厂节约成本，增加收入。针对这类服务，工厂的付费意愿是有限的。
但未来，服务商可以凭借行业资源以及对企业数据的掌握，切入工厂的管理，设备的检测、管理、维护，甚至设备的供应链管理，供需订单的管理等等。这类企业后续价值会更大，市场空间也会更大。
中国是一个工业制造业大国，2019年中国GDP总量99万亿，工业占了38万亿。假设整个工业领域有几十个大品类，每个品类最低也会有几千亿的市场规模，那么针对一个特定品类做降本增效，如果能够做到10%的市场占有率，也将成为一个百亿规模的企业。
生产端有痛点，传统的工业渠道、零售端，无论是to B还是to C，也面临着最大的难题——库存。
以服装产业举例，从工厂的生产到服装店的零售，通常需要加价近10倍，为什么？假设一件服装出厂价50元，工厂自己会赚20-30元。但渠道商因为一件衣服如果今天卖不掉，明天可能需要打折出售，所以只有加价才能摊平打折出售产生的成本，渠道才愿意拿货。
终端追求新颖、个性化的消费习惯的改变，以及行业竞争的加剧，不断向工业渠道商、零售商的库存施加压力，倒逼着他们以更高效的手段去适应下游消费、管理库存，这是工业互联网在渠道和零售端的机会。
针对库存管理痛点，下游决定上游的商业模式开始出现，近年来比较火的C2M模式就是其中一种。伴随着这种商业模式，做供应链整合、订单匹配的企业，在各个细分领域跃跃欲试。
这种模式在工业细分领域的应用，我认为最早会从服装行业开始，但未来一切跟C端相关的工业品，比如电器、3C、鞋等等，一定都会慢慢因为定制化的终端需求，而向小批量、柔性生产的方向去过渡。
C2M早已不是一个新的概念，但这些年一直没能成功的原因，我认为是时机没有成熟。
一方面是用户对个性化商品的需求还不够迫切，订单密度不足；另一方面是早几年工厂老板的生意还不错，大订单尚且消化不完，没有人愿意去接小订单。
在上游和下游都不成熟的阶段进入，显然是做不成功的。但未来，这种类C2M的方向，一定会是工业互联网的一个小趋势。
在生产环节和交易环节之外，还有一个广泛被讨论的话题——工业场景下，机器人对人的替代。
这种替代，我认为会从可重复性强、数量广、空间便于机器人施展的地方先开始，这些工种最终一定是机器尽可能去替代的；相反，那些细致的、带有情感型的、与美感相关的工作，人的参与将依旧不可替代。
最终，大概60%-70%的传统工业岗位会被机器取代，但这并不意味着人们失去了劳动岗位。随着机器设备数量的增加，机器、电脑的状态需要频繁的检测、维护、分析，一个新的工种——机器维护，将会随着行业的进步而诞生和发展壮大。
3、创业：行业经验，销售能力
工业是极易规模化、标准化，甚至可以全球化的行业，这个领域一定会形成巨头。未来十到二十年，工业互联网领域一定会诞生一个全球性的，至少是千亿美金市值的公司。与此同时，伴随着每个细分赛道的升级，也将产生一二十家百亿美金的小巨头，最终形成一超多强的产业格局。
想要抓住工业互联网崛起趋势的创业者，我认为需要具备两个基本素质：
对行业深刻的理解和经验。无论是「工业」还是「互联网」，都是有门槛的。CEO需要基于自己对于行业的理解，结合自己掌握的技术，洞察行业特征，抓住工厂痛点，提出解决方案。
超凡的销售能力。如前文所说，工业互联网发展最大的障碍在于传统工厂老板的观念革新。因此CEO必须是公司最大的销售，在to B的业务形态中，去说服工厂老板买单，并帮助他们意识到服务的价值。
中国制造从小到大，从大到强，现在全世界都已离不开中国制造。中国的工业正在从自动化走向智能化，从本地化走向远程化，我们每一个人都是见证者。在这场时代的转换中，还有大量的创业机会值得挖掘。（封面图来源：海洛创意）
（作者简介：李志刚，新经济100人创始人兼CEO、山海成长营创办人，著有《创京东》和《九败一胜：美团创始人王兴创业十年》，在美团、拼多多、今日头条A轮时就发现、判断并帮助他们成长。）
本文为专栏作者授权创业邦发表，版权归原作者所有。文章系作者个人观点，不代表创业邦立场，转载请联系原作者。如有任何疑问，请联系editor@cyzone.cn。
